نظام مساعد ذكي للمتاجر باستخدام RAG والذكاء الاصطناعي

تطوير مساعد ذكي معتمد على تقنية RAG (Retrieval-Augmented Generation) موجه لبيئات المؤسسات، يهدف إلى تحسين تجربة البحث والتفاعل مع البيانات بشكل دقيق وسريع.

تم تصميم النظام باستخدام Clean Architecture وDomain-Driven Design (DDD) لضمان قابلية التوسع وسهولة الصيانة، مع بناء هيكل modular مرن يسمح بإضافة وتحديث المكونات بدون التأثير على باقي النظام.

يشمل العمل:

بناء NLP Pipeline متكامل باستخدام نماذج BERT بعد إعادة تدريبها (Fine-tuning) لتحقيق دقة عالية في فهم النصوص.

تطوير آلية Adaptive Routing ذكية لتوجيه الطلبات بين (Cache → Local LLM → External APIs)، مما ساهم في تقليل تكلفة التشغيل بنسبة تصل إلى 70%.

إنشاء نظام RAG لحظي (Real-time) يدعم البحث الدلالي (Semantic Search) والمحادثة الذكية.

استخدام ChromaDB وSentenceTransformers لإدارة الـ Vector Storage بكفاءة عالية.

تطوير REST APIs باستخدام FastAPI لضمان أداء سريع وزمن استجابة منخفض.

تطبيق Dependency Injection لتحسين مرونة النظام وسهولة اختباره وتطويره.

النتيجة:

نظام ذكي عالي الأداء يوفر استجابات دقيقة بزمن منخفض، مع تحسين ملحوظ في تكلفة التشغيل وقابلية التوسع، مناسب لتطبيقات مثل خدمة العملاء، أنظمة المعرفة، والمتاجر الإلكترونية.